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多通道特征和择优并行更新的核相关滤波跟踪
被引量:
3
1
作者
胡昭华
李高飞
陈胡欣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第15期161-168,270,共9页
针对传统核跟踪算法单一特征的局限性、目标模板和特征外观模板更新的不足,提出了一种多通道特征和择优并行更新的核相关滤波跟踪算法。采用多通道特征提取方式:上支路采用卷积神经网络提取深度特征,下支路则将HOG特征和CN特征相结合用...
针对传统核跟踪算法单一特征的局限性、目标模板和特征外观模板更新的不足,提出了一种多通道特征和择优并行更新的核相关滤波跟踪算法。采用多通道特征提取方式:上支路采用卷积神经网络提取深度特征,下支路则将HOG特征和CN特征相结合用于训练与跟踪。采用新的目标模板和特征外观模板更新方式:择优并行更新,取不同支路当前帧的最大响应值作为最佳目标位置,下一帧中两个支路的模板更新采用前一帧最优位置的参数同时进行更新,直到跟踪结束,多支路的择优并行更新弥补了单一支路更新的不足。实验表明该算法能在不同挑战因子下实现更加鲁棒的跟踪过程。
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关键词
核相关滤波
目标模板
多通道特征
择优并行更新
卷积神经网络
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题名
多通道特征和择优并行更新的核相关滤波跟踪
被引量:
3
1
作者
胡昭华
李高飞
陈胡欣
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第15期161-168,270,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61601230)
江苏省自然科学基金(No.BK20141004)
文摘
针对传统核跟踪算法单一特征的局限性、目标模板和特征外观模板更新的不足,提出了一种多通道特征和择优并行更新的核相关滤波跟踪算法。采用多通道特征提取方式:上支路采用卷积神经网络提取深度特征,下支路则将HOG特征和CN特征相结合用于训练与跟踪。采用新的目标模板和特征外观模板更新方式:择优并行更新,取不同支路当前帧的最大响应值作为最佳目标位置,下一帧中两个支路的模板更新采用前一帧最优位置的参数同时进行更新,直到跟踪结束,多支路的择优并行更新弥补了单一支路更新的不足。实验表明该算法能在不同挑战因子下实现更加鲁棒的跟踪过程。
关键词
核相关滤波
目标模板
多通道特征
择优并行更新
卷积神经网络
Keywords
kernel correlation filtering
target template
multi-channel feature
preferred parallel update
convolutional neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多通道特征和择优并行更新的核相关滤波跟踪
胡昭华
李高飞
陈胡欣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
3
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